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对等覆盖网络传输层异常流量模糊识别仿真
被引量：
1
1
作者
宋小芹
《计算机仿真》
北大核心
2019年第6期408-411,共4页
传统的异常流量识别方法存在识别效率较低、误报率较髙等问题,提出基于改进极端随机树的对等覆盖网络传输层异常流量模糊识别方法。分别计算不同特征的信息增益率,得到维度较低的特征集。引用随机训练方法对分类模型进行训练,获取应用...
传统的异常流量识别方法存在识别效率较低、误报率较髙等问题,提出基于改进极端随机树的对等覆盖网络传输层异常流量模糊识别方法。分别计算不同特征的信息增益率,得到维度较低的特征集。引用随机训练方法对分类模型进行训练,获取应用于重采样数据分类的最优分类器进行网络传输层流量分类。根据分类结果构建异常流量的统计信号模型,将信号处理方法与高阶量检测算法两者相结合,利用幅频响应特征进行配准,实现对等覆盖网络传输层异常流量识别。实验结果表明,所提方法能够有效提高识别效率,降低误识率。
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关键词
对等覆盖网络
传输层
异常流量模糊识别
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职称材料
题名
对等覆盖网络传输层异常流量模糊识别仿真
被引量：
1
1
作者
宋小芹
机构
中山大学新华学院信息科学学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2019年第6期408-411,共4页
文摘
传统的异常流量识别方法存在识别效率较低、误报率较髙等问题,提出基于改进极端随机树的对等覆盖网络传输层异常流量模糊识别方法。分别计算不同特征的信息增益率,得到维度较低的特征集。引用随机训练方法对分类模型进行训练,获取应用于重采样数据分类的最优分类器进行网络传输层流量分类。根据分类结果构建异常流量的统计信号模型,将信号处理方法与高阶量检测算法两者相结合,利用幅频响应特征进行配准,实现对等覆盖网络传输层异常流量识别。实验结果表明,所提方法能够有效提高识别效率,降低误识率。
关键词
对等覆盖网络
传输层
异常流量模糊识别
Keywords
Peer-to-peer
overlay
network
Transport
layer
fuzzy recognition
of
abnormal
traffic
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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1
对等覆盖网络传输层异常流量模糊识别仿真
宋小芹
《计算机仿真》
北大核心
2019
1
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